«Дорога вперед: Захватывающие и бесконечные возможности нейронных сетей»

За последние несколько десятилетий область искусственного интеллекта достигла огромных успехов, а разработка нейронных сетей стала серьезным прорывом в области машинного обучения. Поскольку технология продолжает развиваться, возможности нейронных сетей поистине безграничны, и мы только начинаем изучать то, на что они способны.

Нейронные сети разработаны таким образом, чтобы имитировать структуру человеческого мозга, и по мере их обучения на больших массивах данных они все лучше выявляют закономерности и делают прогнозы. Потенциальные возможности применения этой технологии могут быть использованы практически в любой области, где требуется анализ данных, прогнозирование или распознавание образов.

Одним из наиболее интересных достижений в области нейронных сетей является появление глубокого обучения. Этот подход  предполагает обучение нейронных сетей на нескольких слоях данных, что позволяет им анализировать и интерпретировать сложные закономерности, которые ранее были недоступны.

Глубокое обучение уже доказало свою эффективность в таких областях, как распознавание изображений, обработка естественного языка и устной речи, и оно способно произвести революцию ещё во многих других отраслях.

Одно из наиболее перспективных применений нейронных сетей — область здравоохранения. Медицинская диагностика и лечение могут быть сложным и трудным процессом, но нейронные сети способны это изменить. Анализируя огромные объемы данных о пациентах, нейросети могут помочь врачам выявить закономерности и поставить более точный диагноз. Они также могут быть использованы для разработки более эффективных методов лечения и для прогнозирования пациентов с повышенным риском развития определенных заболеваний. Одно из главных на сегодня направлений медицинского применения нейросетей — ранняя диагностика рака.

Суть процесса выглядит так:

Представьте, что CAPTCHA вместо вопроса о дорожных знаках или кактусах попросит выбрать изображения с раковой опухолью. Именно по такому принципу нейронные сети ищут патологии. По данным Национального института онкологии, ежедневно в одних только Соединенных Штатах диагностируется около 5000 новых случаев рака, а опухоли обнаруживают часто уже на изображениях. Нейронная сеть, анализируя компьютерные снимки, способна не только найти раковые затемнения, но и определить тип патологии.

Еще одна отрасль, в которой, как ожидается, нейронные сети произведут революцию, — это финансы. Благодаря своей способности анализировать большие массивы данных и предсказывать рыночные тенденции, искусственный интеллект может помочь финансовым учреждениям принимать более обоснованные инвестиционные решения. Их также можно использовать для выявления мошенничества и других финансовых преступлений, что избавляет компании от миллионных убытков. Говоря же о прикладных функциях ИИ в клиентском обслуживании, можно выделить следующие направления.

Скоринг клиентов.

Автоматическое принятие решений по заявкам на кредиты. Нейросеть может сократить время принятия решения до нескольких минут. Голосовые помощники и чат боты обрабатывают на 40% больше обращений, чем живые специалисты.

Антифрод и финансовый мониторинг.

ИИ используется для противодействия финансовому мошенничеству с помощью анализа нетипичного поведения физических и юридических лиц.

Обслуживание банкоматов.

ИИ прогнозирует загрузку банкоматов и снижает затраты на инкассацию.

Обработка документов.

Искусственный интеллект за 2 секунды распознает более 70 реквизитов со сканов и фотографий документов по каждому клиенту и выполняет около 15 автоматических проверок данных.

В области развития транспортных сетей искусственный интеллект уже используется для разработки самоуправляемых автомобилей. Анализируя данные с датчиков и камер, нейросети могут помочь автомобилям ориентироваться в сложной обстановке и избегать столкновений. Они также могут быть использованы для оптимизации транспортного потока и уменьшения заторов, что поможет сэкономить время и сократить выбросы углекислого газа. Не отставая от западных коллег, ученые Южно-Уральского государственного университета ещё 3 года назад разработали уникальную интеллектуальную систему мониторинга транспортных потоков с использованием искусственного интеллекта.

Это часть большого проекта «Умный город», который предполагает использования информационно-коммуникационных технологий для управления функционированием и развитием мегаполиса. Как объяснили авторы разработки, для обучения системы был собран набор данных, в котором для каждого перекрестка было около 1000 изображений, сделанных в разное время суток при разных погодных условиях. Это позволило получать данные в любых условиях без потери качества. Статистика помогла выявить наиболее важные характеристики, которые влияют на пропускную  способность способность в условиях перегрузки, а также составить прогнозы трафика.

Несмотря на активное противодействие правозащитников вкупе с конспирологами, формы цифрового контроля внедряются в нашу жизнь, и к большинству из них мы уже привыкли. Биометрические паспорта, поиск пропавших людей или отслеживание преступной активности — в каждом из этих процессов участвует искусственный интеллект.

В технологиях распознавания сложных образов чаще всего используются так называемые свёрточные нейронные сети. Они способны к «глубокому обучению». Такие сети, обрабатывая большие объёмы информации, учатся отличать объекты друг от друга, находить взаимосвязи между ними.

Обученная нейросеть успешно узнаёт лицо среди массы оптических образов, «достраивает» его, если объект скрыт маской или попал в кадр не под тем углом.

Пандемия COVID-19 поставила перед нейросетью ещё одну задачу: узнавать лица, скрытые масками. Чтобы выяснить, насколько хорошо алгоритмы распознавания лиц работают в условиях масочного режима, Национальный институт стандартов и технологий (NIST) США провел серию исследований. В результате выяснилось, что алгоритмы, которые в обычных условиях распознавали лица с точность в 99,7%, ошибаются в среднем с вероятностью от 20% до 50%.

Пожалуй, с этого раздела нам следовало бы начать. Киноиндустрия стала чуть ли не пилотной сферой применения возможностей нейросети, и сейчас даже сложно привести релевантный пример первого такого прецедента. Вспомним самую яркую киноэпопею «нулевых» — блокбастер Джеймса Кэмерона «Аватар». Уже тогда, в 2009 году, лица жителей Пандоры синтезировались при помощи технологии захвата мимики настоящих актёров.

Сейчас такие новации никого не удивляют, а вот внезапно помолодевших Де Ниро и Пачино в гангстерской саге «Ирландец» можно считать важным технологическим прорывом.

Их омолаживали системой из трех камер: одна снимала, а две другие обрабатывали визуальную информацию. После этого все кадры проходили через программу, которая сравнивала их с архивными видео, где актеры еще молоды.

Благодаря возможностям нейросетей (технологии Deep fake) в российской рекламе Мегафона появился Брюс Уиллис. Вернее, его лицо, «приклеенное» к подходящему по комплекции дублёру. ИИ заставил Дэвида Бекхэма рассказывать в кадре о малярии на девяти языках: английском, испанском, киньяруанда, арабском, французском, хинди, китайском, суахили и йоруба так, что мимика полностью совпадала с озвучкой.

Первый же знаменитый случай реального «присутствия» в кадре звезды, которая давно покинула наш мир, зафиксирован ещё в 2013 году, когда для съёмок рекламы шоколада был использован образ Одри Хэпберн, скончавшейся в начале 90-х.

Поскольку нейронные сети продолжают развиваться и совершенствоваться, возможности их применения поистине безграничны. Их можно использовать для оптимизации производственных процессов, разработки новых материалов и даже для решения некоторых из наиболее актуальных экологических проблем. Несмотря на то, что еще предстоит решить ряд проблем, таких как необходимость в более мощном оборудовании и лучших алгоритмах, будущее нейронных сетей невероятно интересно, и нам не терпится увидеть, куда оно нас приведет.

В российском правовом поле понятие «искусственный интеллект» (ИИ) впервые было сформулировано Указом Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации», а впоследствии в Федеральном законе № 123-ФЗ «О проведении эксперимента по установлению специального регулирования в целях создания необходимых условий для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта в субъекте Российской Федерации – городе федерального значения Москве и внесении изменений в статьи 6 и 10 Федерального закона “О персональных данных”».